基于数字孪生的电网数据采集方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本公开的实施例提供了基于数字孪生的电网数据采集方法、装置、设备及介质。所述方法包括获取初始采集数据；所述初始采集数据是由边缘侧节点根据初始预设采集规则采集的初始数据；基于预设算法对所述初始采集数据进行分类和评估，得到评估结果；基于所述评估结果对所述初始预设采集规则进行优化；将优化后的采集规则发送至对应的边缘侧节点，以令所述边缘侧节点根据接收到的采集规则进行数据采集；重复上述过程，直至评估结果满足预设条件时，存储对应的采集规则作为新一轮数据采集的初始预设采集规则。以此方式，可以提高微电网数据的数据采集质量与数据共享效率。数据采集质量与数据共享效率。数据采集质量与数据共享效率。

【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生的电网数据采集方法、装置、设备及介质


[0001]本公开涉及配电网规划
，尤其涉及基于数字孪生的电网数据采集方法、装置、设备及介质


技术介绍

[0002]随着经济技术的发展，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。随着电网中源、荷、储设备的多样化及其交互作用，配电网运行的不确定性和随机性越来越强，运行场景日益复杂。同时，能源发展规模持续增大，电网作为能源转换利用和输送配置的枢纽平台，其功能、结构和形态发生了深刻变化。且随着现代计算机技术发展，以“大云物移智链”为代表的数字技术整合到电网技术之中，电网运行形成和积累了丰富数据资源，利于电网加速向数字化转型，提升数字化、智能化水平，推动电网向智慧化方向发展，而数字孪生技术正是为电网向数字化转型提供关键技术支撑。但是随着数字孪生技术的接入，数字孪生电网数据的数量持续增长，数据处理缓慢的同时，数据的质量和共享复用也面临着巨大的挑战。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种基于数字孪生的电网数据采集方法、装置、设备以及存储介质。
[0004]根据本公开的第一方面，提供了一种基于数字孪生的电网数据采集方法。该方法包括：
[0005]获取初始采集数据；所述初始采集数据是由边缘侧节点根据初始预设采集规则采集的初始数据；
[0006]基于预设算法对所述初始采集数据进行分类和评估，得到评估结果；
[0007]基于所述评估结果对所述初始预设采集规则进行优化；
>[0008]将优化后的采集规则发送至对应的边缘侧节点，以令所述边缘侧节点根据接收到的采集规则进行数据采集；
[0009]重复上述过程，直至评估结果满足预设条件时，存储对应的采集规则作为新一轮数据采集的初始预设采集规则。
[0010]进一步地，基于预设算法对所述初始采集数据进行分类，包括：
[0011]对初始采集数据进行聚类处理，得到最优特征数目；
[0012]根据所述最优特征数目对初始采集数据进行类别划分，对划分后的数据进行特征提取；
[0013]分别计算提取到的特征与对应数据之间的相关系数值和需求率；
[0014]根据所述相关系数值和所述需求率按照预设权重系数对数据分类进行调整。
[0015]进一步地，基于预设算法对所述初始采集数据进行评估，包括：
[0016]获取预设评估指标及对应的评估规则；
[0017]基于所述评估规则对分类后的数据进行评估，计算评估指标对应的满足评估规则
的数据占总数据的百分比；
[0018]基于所述评估指标和所述评估规则对分类后的数据根据层次分析法进行权值计算，得到评估指标对应的权重值；
[0019]基于所述评估规则对分类后的数据按照预设评分规则进行统计并求取平均值，将得到的平均值作为评估指标对应的期望值；
[0020]根据所述百分比、所述权重值和所述期望值，得到评估结果。
[0021]进一步地，所述根据所述百分比、所述权重值和所述期望值，得到评估结果，包括：
[0022]根据所述百分比和所述权重值计算数据的综合评估值；
[0023]根据所述权重值和所述期望值计算数据的总体期望值；
[0024]计算所述综合评估值与所述总体期望值的差值，将所述差值作为评估结果。
[0025]进一步地，所述基于所述评估结果对所述初始预设采集规则进行优化，包括：
[0026]若所述评估结果为负数，则基于孤立森岭算法对异常数据进行排查；
[0027]对排查得到的异常数据基于数据所属的属性进行数据划分；
[0028]分别统计同属性的异常数据的数量，并计算对应的异常比例值；
[0029]将所述异常比例值大于预设比例值的数据的属性和类型输出，生成最优采集规则；
[0030]将所述异常比例值小于等于所述预设比例值对应的规则直接作为最优采集规则。
[0031]进一步地，所述方法还包括：根据优化后的采集规则调整对应的评估指标和评估规则。
[0032]进一步地，所述方法还包括：根据评估结果满足预设阈值时对应的数据进行任务的协调分配和调度。
[0033]根据本公开的第二方面，提供了一种基于数字孪生的电网数据采集装置。该装置包括：
[0034]任务调度模块，用于获取初始采集数据；所述初始采集数据是由边缘侧节点根据初始预设采集规则采集的初始数据；
[0035]数据质量管理模块，用于基于预设算法对所述初始采集数据进行分类和评估，得到评估结果；
[0036]规则管理模块，用于基于所述评估结果对所述初始预设采集规则进行优化；将优化后的采集规则发送至对应的边缘侧节点，以令所述边缘侧节点根据接收到的采集规则进行数据采集；重复上述过程，直至评估结果满足预设条件时，存储对应的采集规则作为新一轮数据采集的初始预设采集规则。
[0037]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
[0038]根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如根据本公开的第一方面所述的方法。
[0039]本公开提供了一种基于数字孪生的电网数据采集方法、装置、设备及介质，基于调控云的云边端协同数据调控服务架构，用于对数字孪生电网数据的调度交互共享，基于虚拟化、分布式及服务化等云技术理念，形成资源虚拟化数据标准化、应用服务化。并对经过数据质量评估与异常数据检测后的数字孪生电网数据进行数据采集规则的优化，基于优化
后的采集规则进行数据采集，提高了微电网数据的数据采集质量与数据共享效率。
[0040]应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
[0041]结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：
[0042]图1示出了根据本公开的实施例的云边端协同数据调控服务架构示意图；
[0043]图2示出了根据本公开的实施例的云边端协同数据网络交互示意图；
[0044]图3示出了根据本公开的实施例的基于数字孪生的电网数据采集方法的流程图；
[0045]图4示出了根据本公开的又一实施例的基于数字孪生的电网数据采集方法的流程图；
[0046]图5示出了根据本公开的又一实施例的基于数字孪生的电网数据采集方法的流程图；
[0047]图6示出了根据本公开的又一实施例的基于数字孪生的电网数据采集方法的流程图；
[0048]图7示出了根据本公开的实施例的基于数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的电网数据采集方法，其特征在于，包括：获取初始采集数据；所述初始采集数据是由边缘侧节点根据初始预设采集规则采集的初始数据；基于预设算法对所述初始采集数据进行分类和评估，得到评估结果；基于所述评估结果对所述初始预设采集规则进行优化；将优化后的采集规则发送至对应的边缘侧节点，以令所述边缘侧节点根据接收到的采集规则进行数据采集；重复上述过程，直至评估结果满足预设条件时，存储对应的采集规则作为新一轮数据采集的初始预设采集规则。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于预设算法对所述初始采集数据进行分类，包括：对初始采集数据进行聚类处理，得到最优特征数目；根据所述最优特征数目对初始采集数据进行类别划分，对划分后的数据进行特征提取；分别计算提取到的特征与对应数据之间的相关系数值和需求率；根据所述相关系数值和所述需求率按照预设权重系数对数据分类进行调整。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于预设算法对所述初始采集数据进行评估，包括：获取预设评估指标及对应的评估规则；基于所述评估规则对分类后的数据进行评估，计算评估指标对应的满足评估规则的数据占总数据的百分比；基于所述评估指标和所述评估规则对分类后的数据根据层次分析法进行权值计算，得到评估指标对应的权重值；基于所述评估规则对分类后的数据按照预设评分规则进行统计并求取平均值，将得到的平均值作为评估指标对应的期望值；根据所述百分比、所述权重值和所述期望值，得到评估结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述百分比、所述权重值和所述期望值，得到评估结果，包括：根据所述百分比和所述权重值计算数据的综合评估值；根据所述权重值和所述期望值计算数据的总体期望值；计算所述综合评估值与所述总体期望值的差值，将所述差值作为评估结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾四鸣，杜晓东，赵建利，罗蓬，赵建斌，赵劭康，
申请(专利权)人：国网河北省电力有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：